代码关键词：需求响应 强化学习 动态定价
编程语言：python平台
主题：16、基于强化学习（Q-learning算法）的需求响应动态定价研究
代码内容：
代码提出了一种考虑服务提供商（SP）利润和客户（CUs）成本的分层电力市场能源管理动态定价DR算法。
用强化学习（RL）描述了动态定价问题为离散有限马尔可夫决策过程（MDP）的递阶决策框架，并采用Q学习来求解该决策问题。
在在线学习过程中，利用RL，SP可以自适应地确定零售电价，其中考虑了用户负荷需求曲线的不确定性和批发电价的灵活性。
仿真结果表明，本文提出的DR算法能够提高SP的盈利能力，降低CUs的能源成本，平衡电力市场的能源供需，提高电力系统的可靠性，是SP和CUs双赢的策略
复现lunwen题目：A Dynamic pricing demand response algorithm for smart grid: Reinforcement learning approach
ID:4869692877864074
